为招聘推荐系统进行相应修改的 Python 实现方案（含协同过滤推荐算法）
下面是为招聘推荐系统进行相应修改的 Python 实现方案。首先是创建数据分析看板，这里借助 Streamlit 库来实现可视化；其次是将协同过滤推荐算法和其他算法（这里采用基于内容的推荐算法）结合，以此提升推荐效果。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)# 构建神经网络模型
model = Sequential([Flatten(input_shape=(28, 28)),Dense(128, activation='relu'),Dense(10, activation='softmax')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")代码说明：
- 数据生成：
generate_sample_data函数用于生成模拟的招聘数据，涵盖职位信息、候选人信息以及评分信息。 - 基于内容的推荐算法：
content_based_recommendation函数通过计算候选人技能与职位技能的余弦相似度，来实现基于内容的推荐。 - 协同过滤推荐算法：
collaborative_filtering_recommendation函数利用候选人的评分数据，计算候选人之间的相似度，进而推荐职位。 - 结合算法的推荐：
combined_recommendation函数把基于内容的推荐和协同过滤推荐结合起来，以提高推荐效果。 - 数据分析看板：
data_analysis_dashboard函数使用Streamlit库创建可视化看板，展示职位分布、候选人技能分布以及评分分布。
你可以运行这个脚本，生成可视化看板并查看推荐结果。要运行这个脚本，你需要安装 pandas、numpy、scikit-learn 和 streamlit 库。运行脚本的命令如下：
streamlit run recruitment_recommendation.py
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